Qu'est-ce que FSRS ?

Quel problème FSRS résout-il ?

Révisez une carte trop tôt et vous perdez du temps sur quelque chose que vous savez encore. Révisez-la trop tard et vous avez déjà oublié : retour à la case départ. La fenêtre utile, c'est l'instant juste avant l'oubli, et cette fenêtre diffère pour chaque carte et chaque personne. Ebbinghaus a été le premier à tracer ce déclin en 1885 avec sa courbe de l'oubli, montrant que la mémoire chute d'abord brutalement puis se stabilise. Le travail d'un planificateur est de placer chaque révision près du creux de cette courbe, là où un seul rappel fait le plus pour l'aplatir.

Des intervalles fixes ne savent pas bien faire cela. Une carte que vous trouvez triviale et une carte que vous ratez sans cesse ne devraient pas revenir selon le même calendrier, et pourtant un planning unique les traite pareil. FSRS estime le bon moment carte par carte : la matière facile dérive loin dans le futur pendant que la matière récalcitrante reste proche.

Comment fonctionne le modèle de mémoire de FSRS ?

FSRS décrit votre souvenir de chaque carte avec trois nombres, et les met à jour à chaque révision.

• La récupérabilité : la probabilité que vous vous rappeliez la carte maintenant. Elle décroît avec le temps écoulé depuis la dernière révision, et c'est la valeur que le planificateur surveille.
• La stabilité : la vitesse à laquelle cette récupérabilité chute. Plus la stabilité est haute, plus le souvenir tient longtemps avant d'exiger une nouvelle révision, et chaque rappel réussi l'augmente.
• La difficulté : à quel point cette carte précise est dure pour vous. Les cartes plus difficiles gagnent en stabilité plus lentement, donc elles reviennent plus souvent.

Après votre note, FSRS recalcule la stabilité et la difficulté, puis planifie la prochaine révision au moment où la récupérabilité devrait tomber à votre objectif, en général autour de quatre-vingt-dix pour cent. Comme le modèle a été ajusté sur de grandes quantités de données de révision réelles par le projet open-spaced-repetition sur GitHub, ces prédictions suivent le comportement réel de la mémoire plutôt qu'une règle empirique figée.

À quoi ressemble une révision FSRS en pratique ?

Disons que vous ajoutez la carte recto fastidious, verso « qui prête une attention méticuleuse aux détails ». Vous la voyez, vous essayez de vous rappeler le sens, puis vous vous évaluez. Notez-la Good (« Bien ») et FSRS peut planifier la prochaine révision dans trois jours. Rappelez-vous-en encore facilement ce jour-là et la stabilité grimpe : l'écart s'étire à une ou deux semaines, puis un mois, puis davantage. Chaque rappel net vous offre un répit plus long. La première fois que vous appuyez sur Again (« À revoir »), FSRS y lit une stabilité faible pour cette carte, ramène l'intervalle à un jour environ, et relève la difficulté pour surveiller la carte de plus près désormais. Vous ne choisissez jamais les nombres ; vous dites simplement comment le rappel s'est passé et le planning se remodèle tout seul.

En quoi FSRS diffère-t-il de SM-2 ?

SM-2 est l'algorithme qu'Anki a utilisé pendant des années. Il multiplie un intervalle par un facteur de facilité et ajuste ce facteur à la hausse ou à la baisse selon votre note. C'est solide et simple, mais il suppose une forme d'oubli figée et repose fortement sur un seul nombre de facilité par carte. FSRS, lui, modélise séparément la récupérabilité, la stabilité et la difficulté, et a été calibré sur de vrais historiques de révision : il s'adapte plus finement à vous et à chaque carte. En pratique, cela veut généralement dire une rétention similaire pour moins de révisions au total, parce que le temps n'est pas dépensé sur des cartes dont vous vous souviendriez encore.

Quelles sont les erreurs courantes avec FSRS ?

• Noter malhonnêtement. Appuyer sur Good alors que vous avez en réalité deviné apprend au modèle une stabilité fausse, et la carte revient trop tard. Notez ce qui s'est réellement passé.
• Bachoter avant l'échéance. Réviser en avance, avant que la récupérabilité ait baissé, donne peu de signal au modèle et gaspille la révision. Faites confiance à la file.
• Viser un objectif de rétention très élevé. Exiger quatre-vingt-dix-huit pour cent de rappel vous ensevelit sous les révisions pour un gain minime ; un objectif proche de quatre-vingt-dix pour cent est l'équilibre habituel.
• Noyer la matière difficile dans une carte géante. Si une carte échoue sans cesse, la solution est souvent de la découper en cartes plus petites, pas de lutter contre le planificateur.

Dois-je configurer FSRS dans Recense ?

Non. FSRS est activé par défaut et ses réglages sont bien pensés. Vous notez comment chaque carte s'est passée et le planificateur gère le calendrier : moins de révisions gaspillées, une rétention à long terme plus régulière, et une file quotidienne qui reflète ce que vous êtes réellement sur le point d'oublier plutôt qu'une liste arbitraire.

En résumé : FSRS transforme une intuition sur le bon moment en prédiction carte par carte. Il modélise la façon dont chaque souvenir s'efface et programme la prochaine révision au point où le rappel rapporte le plus, pour que vous reteniez davantage avec moins d'étude au total.